快速排序(C语言)

快速排序是一种高级排序,其原理是在要排列的数据中,选择第一个数或者最后一个数作为比较参数,然后从序列的左右两边分别扫描,如果从右边扫描到比比较参数小,从左边扫描到比比较参数大的数,将他们交换位置,继续扫描,直到两个扫描指针相遇,然后把比较参数放到相遇位置。这时该数列被分为左右两个部分,左边的比它小,右边的比它大,这时再用同样的办法,分别对左右两边进行比较,直到排序完成。

代码:






法二,较为简单:


基于据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
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